开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

使用set_index时，无法使用set_index列名创建单独的数据帧

。

set_index是pandas库中的一个函数，用于将一个或多个列设置为数据帧的索引。但是，set_index函数并不返回一个新的数据帧，而是直接修改原始数据帧的索引。

如果想要创建一个新的数据帧，其中包含使用set_index列名创建的索引，可以使用reset_index函数来实现。reset_index函数会将当前的索引重置为默认的整数索引，并将原始索引作为新的一列添加到数据帧中。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用set_index将列'A'设置为索引
df.set_index('A', inplace=True)

# 创建一个新的数据帧，包含使用set_index列名创建的索引
new_df = df.reset_index()

# 打印新的数据帧
print(new_df)

输出结果为：

在这个示例中，我们首先使用set_index将列'A'设置为索引，然后使用reset_index创建一个新的数据帧new_df，其中包含了原始索引作为新的一列。最后，我们打印了新的数据帧new_df。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云官网：https://cloud.tencent.com/
云服务器CVM：https://cloud.tencent.com/product/cvm
云数据库MySQL：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
云原生容器服务TKE：https://cloud.tencent.com/product/tke
人工智能平台AI Lab：https://cloud.tencent.com/product/ailab
物联网平台IoT Hub：https://cloud.tencent.com/product/iothub
移动开发平台MPS：https://cloud.tencent.com/product/mps
云存储COS：https://cloud.tencent.com/product/cos
区块链服务BCS：https://cloud.tencent.com/product/bcs
腾讯云元宇宙：https://cloud.tencent.com/solution/virtual-universe

相关搜索:如何使用pandas数据帧set_index()Pandas数据帧使用列名称创建如何使用字典中的列名创建数据帧为什么在使用pandas创建数据帧时不能定义列名？如何使用列名访问数据帧中的数据使用python *args的R等效项创建数据帧和列名使用单独的数据帧手动计算预测使用lapply更改具有不同列名的数据帧列表的列名使用行名、列名和最大列值创建数据帧如何使用新的列名使数据帧更宽？使用函数过滤行，而不是创建单独的数据帧副本无法使用chart.js创建单独的图表使用lapply查找不同数据帧的列名是否相同使用其他数据帧的某些列创建数据帧使用.map创建分组年龄时出错(数据帧)使用列名之间包含'-‘的列连接数据帧时出现问题在R中使用单独的文件导入列名和数据使用SparkR创建的数据帧和使用Sparklyr创建的数据帧有什么区别？使用数据库表的列名创建窗体无法使用pandas DateRange和多个列创建数据帧

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

使用gorm框架创建表时无报错但数据无法插入成功

报错内容是：Error 1366: Incorrect string value: '\xE5\xB0\x8F\xE8\x99\x8E' for column 'name' at row 1 1、先看下运行的结果...： 1643887673(2).jpg 1643887673(1).jpg 以上就是执行过程，可以看到字段是没有问题的，第一行数据也没有问题，但是第二个u2的数据就没有插入成功。...2、后面经过排查发现是表的字符集错误导致。默认是 1643887673.jpg 修改为 1643887673(3).jpg 3、之后再创建u2就没有问题了。 image.png 完结。

2.9K1 0

（数据科学学习手札99）掌握pandas中的时序数据分组运算

本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介　　我们在使用pandas分析处理时间序列数据时...原始的意思是重采样，可分为上采样与下采样，而我们通常情况下使用的都是下采样，也就是从高频的数据中按照一定规则计算出更低频的数据，就像我们一开始说的对每日数据按月汇总那样。　　...如果你熟悉pandas中的groupby()分组运算，那么你就可以很快地理解resample()的使用方式，它本质上就是在对时间序列数据进行“分组”，最基础的参数为rule，用于设置按照何种方式进行重采样...图5 　　而即使你的数据框index不是日期时间类型，也可以使用参数on来传入日期时间列名实现同样的效果。...它通过参数freq传入等价于resample()中rule的参数，并利用参数key指定对应的时间类型列名称，但是可以帮助我们创建分组规则后传入groupby()中： # 分别对苹果与微软每月平均收盘价进行统计

1.8K2 0

强烈推荐一个Python可视化模块，简单又好用

import pynimate as nim 输入数据后，Pynimate将使用函数Barplot()来创建条形数据动画。...而创建这种动画，输入的数据必须是pandas数据结构（如下），其中将时间列设置为索引，换句话说索引代表的是自变量。...最后是ip_freq，它是制作动画中比较关键的一步，通过线性插值使动画更加流畅丝滑。一般来说，并不是所有的原始数据都适合做成动画，现在一个典型的视频是24fps，即每秒有24帧。...举个栗子，下面这个表格中的数据只有三个时间点，按理说只能生成3帧视频，最终动画也只有3/24秒。...，则要视具体的数据而定，一般绘制大数据时，设置为ip_freq = None。

2881 0

掌握pandas中的时序数据分组运算

pandas分析处理时间序列数据时，经常需要对原始时间粒度下的数据，按照不同的时间粒度进行分组聚合运算，譬如基于每个交易日的股票收盘价，计算每个月的最低和最高收盘价。...原始的意思是「重采样」，可分为「上采样」与「下采样」，而我们通常情况下使用的都是「下采样」，也就是从高频的数据中按照一定规则计算出更低频的数据，就像我们一开始说的对每日数据按月汇总那样。...，譬如我们以2日为单位，将closed设置为'right'时，从第一行记录开始计算所落入的时间窗口时，其对应为时间窗口的右边界，从而影响后续所有时间单元的划分方式： ( AAPL .set_index...index不是日期时间类型，也可以使用参数on来传入日期时间列名实现同样的效果。...它通过参数freq传入等价于resample()中rule的参数，并利用参数key指定对应的时间类型列名称，但是可以帮助我们创建分组规则后传入groupby()中： # 分别对苹果与微软每月平均收盘价进行统计

3.4K1 0

强烈推荐一个Python可视化模块，简单又好用！！

import pynimate as nim 输入数据后，Pynimate将使用函数Barplot()来创建条形数据动画。...而创建这种动画，输入的数据必须是pandas数据结构（如下），其中将时间列设置为索引，换句话说索引代表的是自变量。...最后是ip_freq，它是制作动画中比较关键的一步，通过线性插值使动画更加流畅丝滑。一般来说，并不是所有的原始数据都适合做成动画，现在一个典型的视频是24fps，即每秒有24帧。...举个栗子，下面这个表格中的数据只有三个时间点，按理说只能生成3帧视频，最终动画也只有3/24秒。...，则要视具体的数据而定，一般绘制大数据时，设置为ip_freq = None。

7322 0

Series计算和DataFrame常用属性方法

Series的布尔索引从Series中获取满足某些条件的数据，可以使用布尔索引然后可以手动创建布尔值列表 bool_index = [True,False,False,False,True] scientists...也可以利用布尔索引获取某些元素(使用逻辑运算获取最小值) 更改Series 和DataFrame 通过set_index()方法设置行索引名字加载数据文件时，如果不指定行索引，Pandas会自动加上从...0开始的索引如果提前写好行索引的列表，可以用set_index引入进来，也可以直接写入列表内容加载数据的时候，也可以通过通过index_col参数，指定使用某一列数据作为行索引 movie2 = pd.read_csv...，再赋值回去 3.通过dataframe[列名]添加新列 4.使用insert()方法插入列 loc 新插入的列在所有列中的位置（0,1,2,3...) column=列名 value=值 # index...columns[1] = '导演' columns[3] = '时长' movie2.columns = columns # 将修改后的列表命名为数据的全部列名

1061 0

丢掉Excel，手把手教你用Python做可视化数据，还能任意调节动画丝滑度

使用指南想要使用Pynimate，直接import一下就行。 import pynimate as nim 输入数据后，Pynimate将使用函数Barplot（）来创建条形数据动画。...而创建这种动画，输入的数据必须是pandas数据结构（如下），其中将时间列设置为索引，换句话说索引代表的是自变量。...举个栗子，下面这个表格中的数据只有三个时间点，按理说只能生成3帧视频，最终动画也只有3/24秒。...，则要视具体的数据而定，一般绘制大数据时，设置为ip_freq = None。...他还开发了一个应用程序：Chatmetry，同样也与数据统计有关，是一个用于创建whatsapp聊天统计数据的机器人应用程序。

5242 0

pandas库详解一：基础部分

a = [1,2,3] b = [4,5,6] #字典中的key值即为csv中的列名 data_dict = {'a_name':a,'b_name':b} #设置DataFrame中列的排列顺序...横向表拼接（行对齐） 2.2.2.1 axis 当axis = 1的时候，concat就是行对齐，然后将不同列名称的两张表合并。...set_index() 将DataFrame中的列columns设置成索引index 打造层次化索引的方法 reset_index() 将使用set_index()打造的层次化逆向操作...drop=False) 4.3 重置 reset_index()：将使用set_index()打造的层次化逆向操作。...''' 6.2 修改修改DataFrame中的某一元素 df['列名'][行序号（index）] = "新数据"

1.3K3 0

【项目实战】自监控-10-DataFrame索引操作（中篇）

语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 这个系列主要是实际在做项目的一个笔记自监控项目，主要是对采集的质量监控数据做的一个实时预警...今天讲讲DataFrame行索引与常规列的互换主要涉及：reset_index，set_index 今日歌曲： Part 1：构建一个DataFrame 一个DataFrame可以看成一个二维表格，...[82, 87, 89, 80]}df = pd.DataFrame(dict1, index=["x", "y", "z", "q"]) df.index.name = "ts" # 指定行索引列名称...Part 2：将索引变成列使用reset_index将索引变成常规列通过对replace参数进行设置，确定是否在原变量上执行操作原索引变成常规列后，会重新自动生成一个默认索引 df.reset_index...Part 3：将列变成索引使用set_index将常规列变成索引同样通过设置inplace值决定是否在原变量上执行操作执行该操作原索引会消失 df.set_index("a", inplace=True

5431 0

数据规整（1）

state和color （1）重排序和层级排序有时候我们需要重新排列轴上的层级顺序，可以使用swaplevel接收两个层级序号或层级名称，返回一个层级变更的新对象： frame.swaplevel...('key1', 'key2') #交换key1和key2 同样的，sort_index只能在单一层面上对数据进行排序，在进行层级变换时，使用sort_index以使得结果按照层级进行排序： frame.sort_index...,测试数据如下（数据命名为df）：将c列和d列作为索引列，用到了set_index方法，会返回一个新的DataFrame对象： df.set_index(['c', 'd']) 可以传入drop...另外的，reset_index是set_index的反操作，reset_index不需要任何参数。...（4）sort_index(level=n)可以将数据按照索引顺序为n的索引列进行排序（5）sum(level=索引名称)可以使数据在某个层级上进行汇总统计（6）set_index方法可以将数据的多个列作为索引列

4772 0

10分钟带你学会Pandas多层级索引

其中Series表示一维数据，Dataframe表示二维数据，Panel表示三维数据。但实际上，当数据高于二维时，我们一般用包含多层级索引的Dataframe进行表示，而不是使用Panel。...原因是使用多层级索引展示数据更加直观，操作数据更加灵活，并且可以表示3维，4维乃至任意维度的数据。一，多层级索引的创建 1，指定多维列表作为columns ?...2，使用pd.MultiIndex中的方法显式生成多层级索引可以使用pd.MultiIndex中的from_tuples等方法生成多层级索引。 ?...3，使用set_index方法将普通列转成多层级索引这种方法只能生成多层级行索引。 ? ? ? 4，groupby和pivot_table等方法也可以生成带有多层级索引的结果 ? ? ?...2，set_index和reset_index ? ? 3，指定level的相关方法 ? ? ? ?

9382 0

一道基础题，多种解题思路，引出Pandas多个知识点

小小明:「凹凸数据」专栏作者，Pandas数据处理高手，致力于帮助无数数据从业者解决数据处理难题。源于林胖发出的一道基础题： ? ?...然后再看看这个explode函数，它是pandas 0.25版本才出现的函数，只有一个参数可以传入列名，然后该函数就可以把该列的列表每个元素扩展到多行上。...列表分列的2种方法列表分列的思路：Pandas的Series对象调用apply方法单个元素返回的结果是Series时，这个Series的每个数据会作为Datafrem的每一列，索引会作为列名。...列为索引： df["b"].apply(pd.Series).set_index(df["a"]) 结果均为上述实现思路的第二步。...只要再执行set_index("a")： df.agg({"a": lambda x: x, "b": pd.Series}).droplevel(0, axis=1).set_index("a")

1.2K2 0

数据分析索引总结（下）Pandas索引技巧

DataFrame，数据使用被调用的表。...('ID') 表中的值数据来自于df_temp, 而行索引和列索引则来自于传入的 df[0:5][['Weight','Height']]。...(df.shape[0]))).head() 如果恰好列名是用的默认整数索引, 并且包含了传入的参数,是否这些列会被设置成索引？...传入的是list的时候, 就会把列名和list一致的列设置为索引看参数说明,并不一定需要Series df.set_index(np.arange(df.shape[0])).head() 可以直接添加多级索引...为空，因此使用rename_index无法将其重命名。

2.8K2 0

Pandas知识点-DataFrame数据结构介绍

下载的数据编码格式是'gbk'，所以读取数据时也要指定用'gbk'，否则会报错。 ? 使用type()函数打印数据的类型，数据类型为DataFrame。...DataFrame数据由三个部分组成，行索引、列索引、数据。pandas读取DataFrame数据时，如果数据行数和列数很多，会自动将数据折叠，中间的显示为“...”。...设置某一列为行索引上面的DataFrame数据中，行索引是0~4725的整数，假如要设置日期为行索引，可以使用set_index()方法设置。...设置多重索引MultiIndex 使用set_index()设置行索引时可以同时设置多个列为行索引。...当一列中的数据不唯一时，可以使用两列或多列来组合成多重行索引，当需要将数据处理成多维数据时，也可以用多重索引。

2.4K4 0

解决使用@Scheduled创建任务时无法在同一时间执行多个任务的BUG

(); taskScheduler.setPoolSize(50); return taskScheduler; } 如果没有指定TaskScheduler则会创建一个单线程的默认调度器...因此问题就清楚了，需要自己创建一个TaskScheduler。

1.8K2 0

详解pd.DataFrame中的几种索引变换

导读 pandas中最常用的数据结构是DataFrame，而DataFrame相较于嵌套list或者二维numpy数组更好用的原因之一在于其提供了行索引和列名。...本文主要介绍行索引的几种变换方式，包括rename与reindex、index.map、set_index与reset_index、stack与unstack等。 ?...），可接收字典或函数完成单列数据的变换；apply既可用于一列（即Series）也可用于多列（即DataFrame），但仅可接收函数作为参数，当作用于Series时对每个元素进行变换，作用于DataFrame...时对其中的每一行或每一列进行变换；而applymap则仅可作用于DataFrame，且作用对象是对DataFrame中的每个元素进行变换。...04 set_index与reset_index set_index和reset_index是一对互逆的操作，其中前者用于置位索引——将DataFrame中某一列设置为索引，同时丢弃原索引；而reset_index

2.5K2 0

Pandas入门1（DataFrame+Series读写Index+Select+Assign）

Creating, Reading and Writing 1.1 DataFrame 数据框架创建DataFrame，它是一张表，内部是字典，key ：[value_1,......1.2 Series 序列 Series 是一系列的数据，可以看成是 list pd.Series([5,2,0,1,3,1,4]) 0 5 1 2 2 0 3 1 4...3 5 1 6 4 dtype: int64 也可以把数据赋值给Series，只是Series没有列名称，只有总的名称 DataFrame本质上是多个Series粘在一起 pd.Series...2.2.2 loc 基于label标签访问 wine_rev.loc[0, 'country']，行也可以使用 [0,1]表示离散行，列不能使用index 'Italy' wine_rev.loc[ :...loc 的优势，例如有用字符串 index 的行，df.loc['Apples':'Potatoes']可以选取 2.3 set_index() 设置索引列 set_index() 可以重新设置索引，

5931 0

pandas数据清洗，排序，索引设置，数据选取

---- df.isnull() df的空值为True df.notnull() df的非空值为True 修改列名 df.rename(columns = {'key':'key2'},inplace...取排名的平均值 #min 值相等时，取排名最小值 #max 值相等时，取排名最大值 #first值相等时，按原始数据出现顺序排名 ---- 索引设置 reindex() 更新index或者columns...=False将其保留下来 adult.set_index(['race','sex'], inplace = True) reset_index() 将使用set_index()打造的层次化逆向操作...func = lambda x: x+2 df.applymap(func), dataframe每个元素加2 (所有列必须数字类型) contains # 使用DataFrame模糊筛选数据(类似SQL...中的LIKE) # 使用正则表达式进行模糊匹配,*匹配0或无限次,?

3.3K2 0

【Python自动化】python解决表格整理

工作的具体内容是需要把一个二维表格转成一维表格。将问题简化抽象，大致是这么个意思（数据为示例）：原表格 ? 新表格 ? 这问题简单啊，强大的pandas库一定可以搞定！...可以发现，之前的索引列变成‘index’列了 3.将列名转换为列数据这一步是整个工作的关键步骤，主要用到pandas的melt函数。...melt是逆转操作函数，可以将列名转换为列数据(columns name → column values)，重构DataFrame，用法如下： pandas.melt(frame, id_vars=None..., value_vars=None, var_name=None, value_name='value', col_level=None) 参数解释： frame:要处理的数据集；id_vars:不需要被转换的列名...；value_vars:需要转换的列名，如果剩下的列全部都要转换，就不用写了；var_name和value_name是自定义设置对应的列名；col_level :如果列是MultiIndex，则使用此级别

6113 0

Pandas进阶语法

注意取index多级索引：构造的时候是zip对，所以这样取取column多级索引：构造的时候是第一层和第一层数量一致，取的时候df.iloc[1:]把第一行去掉再去 pd.to_datetime()...很重要，可以把str日期转化为datetime 也可以这样取 ix 可以自适应loc iloc 但不建议用 apply 可赋值也可过滤新增列直接 df['列名'] = data 就可以删除列 df.remove...('列名')，插入用appenf/insert 取列 set_index 这个方法很有用，可将columns转化为index 布尔索引取行取列 loc：对index直接操作行操作 loc[:, column...index 多层索引注意多层索引对应的分组转换 stack/unstack unstack可以取消这种状态，便于分析归并针对像省市县这样的数据，可以直接index和columns进行归并显示...timedelta可设置天（d），时（h），分钟（m），秒（s），ms，us query to_datetime 该方法可精确过滤时间 str str具备Python str的所有方法,详细pandas

5613 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭